python画roc曲线代码

以下是一个用Python绘制ROC曲线的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score

# 计算ROC曲线的假正率、真正率和阈值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)

# 计算AUC值
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='blue', label=f'AUC = {auc:.2f}')
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='red', linestyle='--')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve')
plt.legend()
plt.show()

其中 `y_true` 是真实标签，`y_scores` 是模型预测的概率分数。你需要先计算出假正率、真正率和阈值，然后再计算AUC值并绘制ROC曲线。

相关问题

python 画roc曲线

利用Python画ROC曲线和计算AUC值，可以使用scikit-learn库中的roc_curve和auc函数。roc_curve函数可以计算出ROC曲线上的每个点，而auc函数则可以计算出ROC曲线下的面积，即AUC值。具体代码可以参考以下示例：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设y_true和y_score分别是真实标签和预测得分，类型为numpy数组
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

其中，y_true和y_score可以是任何类型的数组，只要y_true中的每个元素都是0或1，y_score中的每个元素都是[0, 1]之间的概率值即可。

python画roc曲线

要画 ROC 曲线，需要以下步骤：

1. 计算出分类器的真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）。

2. 按照 FPR 递增的顺序对 TPR 进行排序，并绘制出曲线。

3. 计算出 AUC(Area Under Curve)。

下面是一份 Python 代码，可以用来画 ROC 曲线：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# y_true 是真实标签，y_score 是分类器的预测值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制 ROC 曲线
plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
         lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

其中，y_true 是真实标签，y_score 是分类器的预测值。这段代码使用了 `roc_curve` 函数计算出了 FPR 和 TPR，再使用 `auc` 函数计算出了 AUC。最后，使用 `matplotlib` 库绘制出 ROC 曲线。